[C#] 동시성(Concurrency)과 병렬성(Parallelism)

Arthur·2023년 7월 31일

CS Csharp

게임 서버개발자 도전기

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공부하게 된 계기

C# 유니티에서 코루틴을 사용하면서 동시성과 병렬성관련 내용까지 찾아보게 되었습니다.

코루틴은 동시성 프로그래밍을 지원합니다.
제가 코루틴에 대한 이해도가 거의 없을 때는 병렬로 처리를 해주는 줄 알았습니다.

스레드를 하나 더 생성하거나 불러와서 해당 태스크(Task)를 처리하도록 하는 줄 알았던 것입니다.

병렬성 프로그래밍에 고려할 점과 위험성에 대해서 잘 모르고 단순하게 생각했던 결과입니다.

그래서 이번에 우선 동시성과 병렬성에 대한 개념을 정리하면서 이해하기 위해 작성하게 되었습니다.

이 글의 핵심 키워드 및 내용

동시성(Concurrency)
- 멀티태스킹: 여러 작업을 하나의 주체가 동시에 진행.
- 실행 주체: 궁극적인 실행 주체가 하나이며, 싱글 코어 및 싱글 스레드에서 발생.
- 문제점: 잦은 문맥 교환으로 인해 오버헤드가 발생.
병렬성(Parallelism)
- 태스크(Task): 여러 주체가 동시에 각자의 작업을 수행.
- 실행 주체: 싱글 및 멀티 코어, 멀티 스레드 등 다양한 환경에서 발생.
지연(Latency)
- 작업이 시작되고 완료될 때까지의 시간.
- 낮은 지연 시스템이 빠르게 응답하는 경향이 있음.
락(Lock)
- 공유 자원에 대한 동시 접근을 제어하기 위해 사용되는 메커니즘.
공유 자원에 동시 접근 문제점
- 경쟁 상태(Race condition): 여러 스레드가 동시에 공유 자원을 수정하려고 할 때 발생.
- 일관성 문제(Consistency Problem): 스레드 간의 작업이 동시에 수행될 때 데이터 일관성이 깨질 수 있음.
- 결과 값의 불일치: 여러 스레드가 동시에 자원을 수정할 때 예상치 못한 결과가 발생할 수 있음.

동시성(Concurrency)이란?

동시성은 동시에 두 가지 이상의 일을 하는 것

동시성은 멀티태스킹

동시에 실행되는 것 같이 보인다

위 글은 파이썬 격월 세미나 영상(링크)에서 나온 내용입니다.

정말 간결하게 동시성을 설명하는 글이라고 생각해서 가져와봤습니다.

동시성은 실행하는 궁극적인 주체(코어 혹은 스레드)가 하나인데 두 가지 이상의 일을 수행하는 것입니다.
하지만 컴퓨터가 처리하는 속도가 사람이 인지하기 힘들 정도로 빠르기 때문에 동시에 실행되는 것처럼 보입니다.

병렬성(Parallelism)이란?

병렬성은 동시에 두 가지 이상의 일을 하는 것

실제로 동시에 여러 작업이 처리되는 것

병렬성은 동시성과 반대로 실제로 해당 태스크(Task)를 수행하는 주체가 다수인 것입니다.

대부분 OS 관련 책에는 싱글 코어와 멀티 코어의 차이로 설명을 합니다.
병렬성은 여기서 멀티 코어에서 각 태스크 하나 당 하나의 코어가 작업을 진행하는 것을 예시로 듭니다.

그림으로 보는 동시성과 병렬성

위 자료를 보면 동시성(Concurrent)는 병렬성과 차이를 한눈에 볼 수 있습니다.
여기서 조금 더 눈여겨 봐야 할 것은 동시성에서는 Context Switch가 발생한다는 것입니다.

문맥 교환(Context switch)는 하나의 프로세스가 CPU를 사용 중인 상태에서 다른 프로세스가 CPU를 사용하도록 하기 위해, 이전의 프로세스의 상태(문맥)을 보관하고 새로운 프로세스의 상태를 적재하는 작업을 말한다.
한 프로세스의 문맥은 그 프로세스의 프로세스 제어 블록(PCB)에 기록되어 있다.
<위키피디아 문맥 교환>

이런 문맥 교환이 빈번하게 발생하면 많은 오버헤드가 생길 수 있습니다.

만약에 하나의 코어에 하나의 태스크(T1)만 실행 시키면 Context Switch는 발생하지 않을 것입니다.

하지만 사진에는 2개 이상의 태스크를 실행 시킬 때 차이를 보여주고 있습니다.

병렬성이 동시성보다 좋은 처리 방법일까?

싱글 스레드 보다 멀티 스레드가 작업을 실행하는 주체가 많기 때문에 이점이 훨씬 많다고 생각했습니다.

하지만 멀티 스레드를 공부하면서 고려해야 할 부분이 상당히 많다는 것을 알게되었습니다.

멀티 스레드 환경에서 공유되는 자원에 대한 접근으로 인한 문제
- 공유된 자원에 동시 접근에 대한 문제
  - 경쟁 상태(Race condition)
  - 일관성 문제(Consistency Problem)
  - 스레드끼리 각자 공유 자원을 수정 시 원하는 결과 값이 안나올 수 있다.
멀티 스레드 관리에 관한 문제
- 하나의 스레드에 작업이 과도하게 몰리는 문제
- 멀티 스레드를 사용하지만 놀고 있는 스레드가 많을 경우의 문제

성능적 이점과 같은 부분 때문에 병렬 프로그래밍을 무턱대고 도입하다가,
위와 같은 치명적인 문제가 발생할 수 있습니다.

공유 자원의 접근을 해결하기 위해 Lock을 거는 방법이 있지만,
무분별한 Lock을 걸게 되면 지연(Latency) 생기는 문제가 발생할 수 있습니다.

Lock을 사용해서 공유 자원에 대한 접근을 하나의 스레드만 접근 하도록 보장 하지만,
그 만큼 다른 스레드가 대기 시간이 길어지면 생기는 문제입니다.

병렬 처리 프로그래밍 예제코드와 성능

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Security.Cryptography;

class Exercise
{
    const string PASSWORD = "password";
    const int MAX = 10000000;
    static SHA256 SHA256 = SHA256.Create();

    static void Main()
    {
        List<string> passwordList = new List<string>(MAX);
        for (int i = 0; i < MAX; i++)
            passwordList.Add($"{PASSWORD}{i}");

        SequentialEncryt(passwordList);
        ParallelEncryt(passwordList);
    }


    static void SequentialEncryt(List<string> passwordList)
    {
        DateTime start = DateTime.Now;
        for (int i = 0; i < passwordList.Count; i++)
        {
            byte[] array = Encoding.Default.GetBytes(passwordList[i]);
            byte[] hashValue = SHA256.ComputeHash(array);
        };
        DateTime end = DateTime.Now;
        TimeSpan ts = (end - start);
        Console.WriteLine($"순차적 : {ts.TotalMilliseconds}");
    }

    static void ParallelEncryt(List<string> passwordList)
    {
        DateTime start = DateTime.Now;
        Parallel.For(0, passwordList.Count, i =>
        {
            byte[] array = Encoding.Default.GetBytes(passwordList[i]);
            byte[] hashValue = SHA256.ComputeHash(array);
        });
        DateTime end = DateTime.Now;
        TimeSpan ts = (end - start);
        Console.WriteLine($"병렬적 : {ts.TotalMilliseconds}");
    }
}